halcon学习经验

1、实用标准文案HalCon 学习经验总结1. 图像的开运算和闭运算算子开运算 就是用消除图像上的小物体，小区域，将纤细相连的物体分开，将大物体的表面平滑与此同时 不明显 改变他的面积。扩大背景（就是暗的部分），缩小前景（就是亮的部分）。模板匹配等闭运算 就是填充物体内细小的空洞，连接邻近的物体，平滑物体的边界同时呢不明显改变他的面积。缩小背景（就是暗的部分） ，扩大前景（就是亮的部分）开运算：先对图像腐蚀然后膨胀闭运算：先对图像膨胀然后腐蚀必要的解释：一： HALCON提供了开运算、闭运算的函数（算子），根据结构元素的不同（圆的 方的椭圆的或是自己定义也可以） 细化出很多算子。 这些都是细枝末节

2、。此处不再赘余。二：开闭运算的结构元素没有参考点（中心点）的概念。三：开闭运算没有迭代的概念，就是图像被同样结构元素做开运算，处理一次和处理随意非零次的效果是一样的。gray_opening_rect (ImageInvert, ImageOpening, 20, 20)gray_closing_rect (ImageInvert, ImageClosing, 20, 20)connection (ImageOpening,tophat)connection (ImageClosing,bothat)sub_image (bothat,tophat,ImageSub, 1, 0)union1

3、(ImageSub, RegionUnion)2. 击中击不中（ hit_or_miss ），加厚（ thickening ），打薄（ thinning ）thickening：原始图像+对图像使用击中击不中产品的图像thinning：原始图像-对图像使用击中击不中产品的图像击中击不中原理继膨胀、腐蚀、开运算和闭运算之后的有一个基本操作就是击中击不中变换（HMT），HMT变换可以同时探测图像的内部和外部。在研究图像中的目标物体与图像背景之间的关系上， HMT能够取得很好的效果。所以常被用于解决目标图像识别和模式识别等领域。A>结构元素是形态学变换中的基本元素，是为了探测图像的某种结构信息

4、而设计的特定形状和尺寸的图像，也可以称为收集图像结构信息的探针。结构元素有许多的种类，如圆形、方形、线型等，还有二值的和灰度值的，模糊集中的等等多种结构元素。在击中击不中变换中将结构元素分解成两个，一个定义为前景结构元素，一个定义为背景结构元素，定义如下：精彩文档实用标准文案B=(E,F),其中 E 的 F 交集为空集B>HMT的标准变换的定义就是：腐蚀操作的结果就是结构元素 S平移 x 但任包含在输入图像 A内部的所有结构元素的原点集合， 对于 HMT变换，当且仅当结构元素 E 平移到某一点可以填入 A 的内部，且 F 平移到该点时可以填入 A 的外部时， 该点才能在 HMT变换的结果

5、中输出。 由于需要精确的匹配， 因此该算法对识别的要求很高， 但是对于实际的图像， 往往含有各种未知的噪声，即会出现误差，所以实际的意义不是很大它的原理就是使用腐蚀；如果要在一幅图像A 上找到 B 形状的目标，我们要做的是：首先，建立一个比B 大的模板W；使用此模板对图像A 进行腐蚀，得到图像假设为Process1;其次，用 B 减去 W，从而得到V 模板 (W-B) ；使用 V 模板对图像A 的补集进行腐蚀，得到图像假设为Process2;然后， Process1 与 Process2 取交集得到的结果就是B 的位置。这里的位置可能不是B的中心位置，要视W-B时对齐的位置而异；其实很简单，两

6、次腐蚀，然后交集，结果就出来了；3.形态学分析与处理4.顶帽变换（高帽变换，Top_Hat）：原图减去原图开运算后的图底帽变换（低帽变换，Bot_Hat ）：原图闭运算后的图减去原图高低帽变换（黑土老师叫：形态帽变换，洋名叫： morph_hat ）： 顶帽变换的结果 +底帽的变换的结果。（高低帽变换在HALCON里面具体的操作流程是：A：原图开运算然后使用 Connection最后得到区域甲精彩文档实用标准文案B：原图闭运算然后使用 Connection最后得到到区域乙C：乙减去甲然后合并 union最后得到高底帽。）功用：顶帽变换：主要是用于增强图像的对比度，在较暗的地方把亮突出出来。底帽

7、变换：在较暗的背景中把亮的部分找出来。高底帽变换：就是亮的刺头和暗的刺头全部提取出来。Halcon 学习之八：图像区域叠加与绘制overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中，ImageSource 包含希望的灰度值图像overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : )将 Region 以一个恒定的灰度值绘制到 Image 图像中 paint_gray ( ImageSource, ImageDestinat

8、ion : MixedImage : : )将 ImageSource 的图像绘制到 ImageDestination 中，形成MixedImage。paint_region ( Region, Image : ImageResult : Grayval, Type : ) 将 Region 以一个恒定的灰度值绘制到 Image 图像中精彩文档实用标准文案paint_xld ( XLD, Image : ImageResult : Grayval : )将 XLD以一个恒定的灰度值绘制到Image 图像中set_grayval ( Image : : Row, Column, Grayval

9、: )设置 Image 图像中坐标为（ Row，Column）的灰度值例子：1. read_image (Image, 'G:/Halcon/images/images/claudia.png')2. gen_circle (Circle, 200, 200, 100.5)3. reduce_domain (Image, Circle, ImageReduced)4. gen_image_proto (Image, ImageCleared, 32)5. overpaint_gray (ImageCleared, ImageReduced)6. gen_image_const

10、(Image1, 'byte', 512, 512)7. overpaint_region (Image1, Circle, 255, 'fill')8. * /* Copy a circular part of the image into the image : */9. read_image (Image2, 'G:/Halcon/images/images/brycecanyon1.png')10. paint_gray (ImageReduced, Image2, MixedImage)11. * /* Paint a rectangl

11、e into the image */12. read_image (Image3, 'G:/Halcon/images/images/pads.png')13. gen_rectangle1 (Rectangle1, 30, 20, 100, 200)14. paint_region (Rectangle1, Image3, ImageResult, 255, 'fill')15. * /* Paint colored xld objects into a gray image */16. * /* read and copy image to generat

12、e a three channel image */17. copy_image (Image2, image0)18. copy_image (Image2, image1)19. compose3 (image0, Image2, image1, MultiChannelImage)20. * /* extract subpixel border */21. threshold_sub_pix (MultiChannelImage, Border, 128)22. * /* select the circle and the arrows */23. circle := Border1424. arrow := Border1625. ObjectsConcat := circle,arrow26. * /* paint a g